I.はじめに
近年、顔認識技術が広く使われており、セキュリティ監視、顔ロック解除、顔決済など、さまざまなシーンで自動顔検出・認識を実現できます。
このプロジェクトの目標は、カメラからリアルタイムでビデオを収集し、ビデオ内の顔を正確に検出してフレームに収めることができる、使いやすく強力な顔検出システムを設計することです。OpenCV が提供する顔検出モデルと画像処理アルゴリズムを使用することで、カメラ フレーム内の顔を迅速かつ効果的に検出できます。
システム効率と応答速度を向上させるために、プロジェクトではマルチスレッド アーキテクチャが採用されています。その中で、メイン UI スレッドはインターフェイスの更新と顔認識結果の表示を担当し、ユーザーが顔検出の効果をリアルタイムで観察できるようにします。カメラ取得スレッドは、OpenCV カメラ インターフェイスを呼び出すことによってカメラからビデオ フレームをキャプチャし、それらをリアルタイムで画像処理スレッドに渡します。画像処理スレッドは、OpenCV によって提供される顔検出器モデルと描画ツールを使用して、ビデオ フレーム上で顔検出とフレーム選択操作を実行します。
この顔検出システムには幅広い応用の可能性があります。セキュリティ分野では自動監視、侵入検知、人物認識などに利用でき、人間とコンピュータのインタラクション分野では顔ロック解除、表情認識、姿勢追跡などの機能の基盤として利用できます。商業分野では、顔決済や顔サインインなどのシーンでご利用いただけます。したがって、本プロジェクトは実用性が高く、商業的価値が高い。
2. OpenCVライブラリ
【1】OpenCVライブラリのダウンロード
OpenCV は、オープンソースのコンピューター ビジョンおよび機械学習ソフトウェア ライブラリであり、その画像処理機能は非常に強力かつ高速です。OpenCV自体には対象物検出機能として、人の目検出、鼻検出、口検出、顔検出、人体検出、猫の顔検出など多くのモデルが用意されています。 OpenCVをダウンロード後、